[發明專利]基于流水線結構的高速視頻目標檢測方法有效
| 申請號: | 201310438522.5 | 申請日: | 2013-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN103514603B | 公開(公告)日: | 2017-01-25 |
| 發明(設計)人: | 李亞鵬;柴智;楊文佳 | 申請(專利權)人: | 北京環境特性研究所 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 核工業專利中心11007 | 代理人: | 包海燕 |
| 地址: | 100076*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 流水線 結構 高速 視頻 目標 檢測 方法 | ||
1.一種基于流水線結構的高速視頻目標檢測方法,其特征在于:采用8線程流水處理方式,并行實施以下線程:
1)視頻獲取線程;2)灰度化線程;3)背景學習線程;4)視頻差分線程;5)閾值分割線程;6)形態濾波線程;7)區域劃分線程;8)特征統計與存儲線程。
2.根據權利要求1所述的基于流水線結構的高速視頻目標檢測方法,其特征在于:本發明的方法流程如下所述:
1)視頻獲取線程
將視頻文件解碼成幀圖像Fk,并存入公用內存區,對其進度標志dP_Read進行自增;
2)灰度化線程
判斷灰度化線程線程進度標志dP_Gray是否小于dP_Read:
若dP_Gray≥dP_Read,則進行短暫休眠;
若dP_Gray<dP_Read,則對采集到的幀圖像Fk進行灰度化操作,將結果記為Fgk,,并將其存入公共內存區,對其進度標志dP_Gray進行自增;
3)背景學習線程
判斷背景學習線程進度標志dP_Background是否小于dP_Gray:
若dP_Background≥dP_Gray,則進行短暫休眠;
若dP_Background<dP_Gray,則根據當前圖像、前幀圖像、前幀背景求取對應像素背景差和幀間差,判斷是否進行背景更新;
對所有像素進行以上操作就完成了背景更新,得到當前幀的背景圖像BGk,對其進度標志dP_Background進行自增;
4)視頻差分線程
判斷視頻差分線程進度標志dP_Diff是否小于dP_Background:
若dP_Diff≥dP_Background,則進行短暫休眠;
若dP_Diff<dP_Background,則針對當前背景BGk與當前幀灰度圖像Fgk,計算背景差分圖像Dk,將圖像Dk存入公共內存區,對其進度標志dP_Diff進行自增;
5)閾值分割線程
判斷閾值分割線程進度標志dP_Threshold是否小于dP_Diff:
若dP_Threshold≥dP_Diff,則進行短暫休眠;
若dP_Threshold<dP_Diff,則計算圖像Dk的均值μ和標準差σ,針對圖像Dk中大于
μ+σ的像素值,采用最大類間方差法對圖像Dk進行分割,形成分割圖像Dtk,將圖像Dtk存入公共內存區,對其進度標志dP_Threshold進行自增;
6)形態濾波線程
判斷形態濾波線程進度標志dP_Morph是否小于dP_Threshold:
若dP_Morph≥dP_Threshold,則進行短暫休眠;
若dP_Morph<dP_Threshold,則去除圖像Dtk中的噪點、填補空洞,將去噪、填補空洞之后的圖像Dmk存入公共內存區,對其進度標志dP_Morph進行自增;
7)區域劃分線程
判斷區域劃分線程進度標志dP_Region是否小于dP_Morph:
若dP_Region≥dP_Morph,則進行短暫休眠;
若dP_Region<dP_Morph,則對圖像Dmk中的目標區域進行區域標記,通過判斷非0像素點之間的連通性,將同屬于一個區域的像素點標記在一起;經過區域標記后,得到一組目標,統計各目標的橫縱方向的最大最小值,計算其外接矩形的面積,統計其重心,將前一幀圖像中標記出的各目標與當前幀求取的目標進行相似性幀間關聯;將目標區域信息存入公共內存區,對其進度標志dP_Region進行自增;
8)特征統計與存儲線程
判斷特征統計與存儲線程進度標志dP_Feature是否小于dP_Region:
若dP_Feature≥dP_Region,則進行短暫休眠;
若dP_Feature<dP_Region,則特征統計通過對本幀出現的目標以圖像Dmk作為掩膜,對RGB圖Fk進行特征提?。粚⑻崛〕龅奶卣鲗懭霐祿欤詡浜罄m處理使用;對其進度標志dP_Feature進行自增。
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